Fugu-MT 論文翻訳(概要): Re-Training StyleGAN -- A First Step Towards Building Large, Scalable Synthetic Facial Datasets

論文の概要: Re-Training StyleGAN -- A First Step Towards Building Large, Scalable Synthetic Facial Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10847v1
Date: Tue, 24 Mar 2020 13:47:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-20 08:15:04.833080
Title: Re-Training StyleGAN -- A First Step Towards Building Large, Scalable Synthetic Facial Datasets
Title（参考訳）: StyleGAN - 大規模でスケーラブルな顔データ構築に向けた第一歩
Authors: Viktor Varkarakis, Shabab Bazrafkan, Peter Corcoran
Abstract要約: StyleGANは、ランダムな2Dの高品質な合成顔データサンプルを生成する、最先端の対向ネットワークアーキテクチャである。私たちは、それをいくつかの代替のパブリックデータセットで再トレーニングした経験を示します。合成顔データの大規模でスケーラブルなデータセット構築におけるこのツールの役割についても論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832077
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: StyleGAN is a state-of-art generative adversarial network architecture that generates random 2D high-quality synthetic facial data samples. In this paper, we recap the StyleGAN architecture and training methodology and present our experiences of retraining it on a number of alternative public datasets. Practical issues and challenges arising from the retraining process are discussed. Tests and validation results are presented and a comparative analysis of several different re-trained StyleGAN weightings is provided 1. The role of this tool in building large, scalable datasets of synthetic facial data is also discussed.
Abstract（参考訳）: StyleGANは、ランダムな2Dの高品質な合成顔データサンプルを生成する、最先端の対向ネットワークアーキテクチャである。本稿では,StyleGANのアーキテクチャとトレーニング手法を再考し,いくつかの代替データセット上で再トレーニングを行った経験について述べる。再訓練プロセスから生じる実践的な問題と課題について論じる。実験結果と検証結果が提示され、複数の異なる再訓練されたスタイルGAN重み付けの比較分析が提供される。合成顔データの大規模でスケーラブルなデータセット構築におけるこのツールの役割についても論じる。

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